為什麼使用大資料
自動化是找到解決方案的關鍵。使用大資料自動化可以使內部運營更高效，決策更容易。每天，企業都會獲得大量資料，評估它以獲得有價值的見解至關重要。企業可以從流程自動化中獲得巨大收益，包括降低成本、提高能力、自助服務模組和提高可擴充套件性。
每家公司都從各種來源收集資訊，包括物聯網 （IoT）、網站、社交媒體和移動裝置。捕獲大量資料很簡單，但只有有效處理資料才能對公司有用。雖然大資料可以幫助公司更快地做出更好的管理決策，但徹底改變一家公司需要詳細的戰略。資料的豐富性、儲存成本以及如何使用資料的不確定性都增加了困惑。
▍大資料捕獲和儲存：組織面臨的挑戰
一個組織捕獲和儲存大資料的方法及其管理方式會對整個組織產生重大影響。大多數企業在獲取準確的實時資料時都面臨以下障礙。
人為錯誤
：手動處理大量資料時，總是存在出錯的風險。花在工作上的時間會被浪費掉，產生的資料也無法被相信。
資料分析專家可能不像企業中的所有其他員工那樣精通資料，導致資料來源和儲存方法不匹配。資料是非結構化的，來自論文、文字檔案、音訊、影片和其他來源，這是原因之一。
保護資料
：對企業來說，保護資料集再次成為一項困難的任務。公司經常忙於理解、儲存和分析資料集，而忽視了資料安全，這不是一種明智的做法。
企業必須藉助網路安全專家的幫助，實施資料加密、資料分離、端點安全、實時安全監控以及使用大資料安全工具等措施來實現這一目標。
整合資料
：網站、社交媒體頁面、客戶日誌、報告、ERP 軟體和電子郵件都是公司的資料來源。資料經常以各種格式儲存，包括圖片、基本檔案和關係資料庫。將所有這些資料結合起來是困難的，組織必須依靠資料技術來幫助他們。為了最大限度地利用大資料，他們必須以不同的方式思考。
物聯網應用的複雜性
：隨著物聯網應用在組織生態系統的各個階段（如感測器、邊緣服務和閘道器）實施，IT 複雜性不斷擴大，使用者滿意度不斷下降。
自動化是解決人為錯誤、隱私、安全和 IT 問題的最佳推薦方式。自動化有助於跨系統平穩整合資料，同時提高資料的準確性和完整性。自動化可以幫助企業發展，同時還可以處理大量資料。
▍大資料自動化：組織的“什麼”和“為什麼”
大資料分析自動化將資料科學提升到更高水平。它讓企業主可以利用大資料，使其更易於訪問且更具成本效益，因為它是一種自助服務正規化。它允許資料科學家透過減少他們花在資料分析雜務上的時間來將更多時間投入到他們的核心專業知識上。
世界上幾家最成功的公司都選擇了自動化並正在收穫回報。有了正確的技術，整個大資料過程可以縮短到幾周。以下是一些優點：
運營成本降低
提高運營效率
提高技術可擴充套件性
改進了自助服務模組
使用自動化進行預測分析所需的時間更少，解碼預測演算法需要幾個小時的工作，但人類需要幾個月的時間。自動化使傳統的商業智慧和認知計算分析更易於實現，同時降低了費用。此外，資料湖和資料準備系統協助自助服務模組。
▍大資料自動化：組織的“何時”及“如何”
作為一般規則，基於規則的、可重複的工作和明確定義的業務流程的一部分是很好的自動化候選者。其中包括一些：
建立儀表板和報告
：自動化可以快速流式傳輸、處理和聚合資料，使其更易於非技術人員理解。
資料維護
：透過微調資料倉庫，自動化使過程更容易。有多種解決方案可幫助組織實現流程自動化。
資料準備任務
：KNIME 平臺可以標記資料、訓練和驗證模型以及迭代最佳化過程。
資料驗證過程
：資料驗證自動化有助於檢測拼寫錯誤、標記和分配缺失值、簡化資料建模程式和資料轉換。
資料監控
：資料驗證自動化有助於檢測錯別字、標記和分配缺失值、簡化資料建模程式以及資料轉換。
定義目標
：必須包括跨職能團隊成員，例如營銷、運營和人力資源。自動化流程必須對組織有明確的目標和期望。
確定指標
：衡量目標的績效和效用，以確保它們得到滿足。它還可以作為自動化系統未來計劃或擴充套件計劃的參考點。
選擇自動化工具
：從 Python 的 NumPy、SciPy 和 Pandas 庫中進行選擇以實現自動化。這些包使程式碼和程式的傳輸以及更好的人工協作變得更容易。
▍結論
資料科學透過自動化得到改進，商人可以使用大資料自動化來消除其運營中的複雜性，它使資料分析師和資料科學家能夠將時間投入到為公司提供價值的計劃中。如果你擅長資料科學，大資料分析就是你的遊樂場。要擴大公司自動化的範圍，請學習大資料分析。
八月十五中秋到
月亮又載幸福到
九道門祝大家中秋快樂
家興百合
月圓人安
